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用一生逗乐上帝的绩效实践者。 前些日子，在思齐论坛分享了一个案例《培训开发的双场景聚焦》，结束后有不少同行找到我，表示对于N司借助全员能力扫描数据，实现学习项目的四级评估表示非常感兴趣，特别是如何确证培训与业绩的因果关系感到好奇。很开心看到有那么多同道中人都在关注培训工作的价值证明。 同时，也有同行提出这样的观点：培训评估不需要做到因果证明，只需要验证相关性就可以了，并反复提及大数据思维这一概念。 这种看法并不少见，我遇到几个对培训评估感兴趣的同行与同事都有这样的观点。 我个人认为，这种观点是对互联网大数据思维的一种误用，是一个未了解基本统计学逻辑的仓促的结论。 大数据思维的局限性 如今互联网对于全民的影响已经深入骨髓，不仅更新了现代人的生活方式，也不断颠覆了人们的思维方式，很多在IT圈流行的概念，会以极快的速度传播到传统行业，形成一轮又一轮的思想风暴，例如：“用户使用场景”（我在演讲中也引用了这个概念）“单点海量突破”“平台化思维”等等，“大数据思维”，也是其一。 互联网的思维里，一个最底层的商业逻辑是“天下武功，唯快不破”，很多东西，有了想法就立刻造出原型，投入上市，通过不断“迭代”的方式进展，马太效应会让先行者占尽竞争优势。 正是有了一样一种最底层的商业逻辑，才有了大数据思维里一个重要的特点： 大数据思维认为在这个不确定的时代里面，等我们去找到准确的因果关系，再去办事的时候，这个事情早已经不值得办了，找到相关性就可以立刻行动。 因此，大数据没有必要找到原因，只需要知道，出现这种迹象的时候，我们就按照一般的情况，这个数据统计的高概率显示它会有相应的结果，那么我们只要发现这种迹象的时候，就可以去做一个决策怎么做。 啤酒与尿不湿 最典型的案例莫过于“啤酒与尿不湿”“风暴与甜甜圈”了：谁也不知道，为什么去超市买尿不湿的人大多会买一些啤酒，我们只需要把啤酒和尿不湿放在一起就可以方便顾客了；谁也不知道为什么飓风来临的时候，甜甜圈总是脱销，我们只需要在天气预报飓风时，加大甜甜圈供给量就可以了。 这两个案例都看出来了大数据思维的一个特点：利用相关性的信号作用，出现了A，我预测很可能出现B，所以我对B做出提前反应。 而在培训的四级评估里，如果仅仅寻求培训评估与业绩结果之间的相关性，则意味仅仅找到了一起出现的信号关系。 在没有确证因果的情况下，至少你说不清楚以下几种情况：销售人员是因为业绩好才被评为高能力评分，还是因为高能力在工作中展现所以得到了好业绩？是因为完成了培训，所以取得了好的业绩改变，还是因为业绩提升快，奖励了一个培训？ 或者：某些员工被管理者长期关注，又给培训又给辅导，业绩也很好。实际上未必是培训，可能是因为辅导，甚至是霍桑效应产生的业绩结果。这种情况下，你好意思让培训去冒领这个功劳么？你无法排除一种可能：砍掉培训，员工一样业绩飙升。 因此，仅仅抱着相关性，我再做一场类似的培训，我不能确信是否还能带来业绩提升，我也不知如何改进培训以改进业绩结果。 在统计学应用上，相关性偏误常有两种表现：同一原因A，引起的结果B和C，BC之间有相关性，但是我们无法通过调整C来干预B，也无法通过调整C来干预B。 原因A引起了结果B，A和B在不确证因果关系之前，我们所知的是AB之间的相关性关系，我们不能通过调整B来干预A的。 培训评估不是通过利用信号相关性来证明培训价值或者持续改进培训效果的，只有在确证或者尽可能证明的因果关系的情况下，才能有信心去证明价值和调整优化“干预”措施。 所以培训评估，我们不寻求解释因果的发生机制，但是还是需要找到因果关系的存在。 业绩与培训的因果性 如何尽量在评估中去寻求培训与业绩结果的因果性呢？ 基于个人经验，我认为至少有以下几种办法： 1. 拉开培训与业绩追踪的时间差； 2. 设立对照组，既可以是空白对照组（培训试点和未试点区域的对比）也可以是自身对照（培训前的业绩和培训后的业绩的对比，逻辑上不完美但是有比没有好。） 3. 转移焦点，到培训课堂之外找因果关系。 例如，看辅导跟进是否带来了真实业绩提升，将业绩结果的责任分摊转移给辅导责任人。言外之意就是：同样的一场培训结束了，为什么有的人员业绩改变了，有的业绩没有改变，直线经理对他们的后续辅导跟进是不是有差别？ 说到底，培训本身就是一种干预，培训评估不要泛用互联网大数据思维。 思齐俱乐部——医药经理人自己的俱乐部 市场、销售、医学、SFE、培训...... 更多阅读：
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来自： 瑶mm75598g76sp > 《待分类》
专栏作者/叶韬
